利用机器学习优化数据中心能耗的智能管控方法研究  

作　　者：王雷[1] 刘宇 罗盛勤 张棋 庄义 李金峰 

机构地区：[1]川庆钻探工程有限公司钻采工程技术研究院工信中心,四川成都610051 [2]四川新胜和石油工程技术有限公司,四川成都610051 [3]中国石油集团川庆钻探工程有限公司,四川成都610051 [4]四川川庆石油钻采科技有限公司,四川成都610051 [5]越盛油气田技术服务有限公司,四川成都610051

出　　处：《微型计算机》2024年第8期112-114,共3页MicroComputer

摘　　要：在数据中心规模日益扩大的情况下,能耗管理已经成为提高效率和可持续性的一个关键。本文就机器学习对数据中心能耗进行优化智能管控进行讨论,并对智能管控方法对能耗管理的意义与挑战进行剖析,包括能耗复杂性、设备异构性、负载不确定性以及数据中心规模大、动态性等。同时提出系列策略,包括能耗数据精准采集和分析,机器学习算法应用,智能管控策略实时调整,跨数据中心能耗优化等。这些战略的目标是通过有效的智能管控方法显著减少数据中心总体能耗。

关 键 词：数据中心 能耗管理 机器学习 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]